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标题 : 工商(shang)管理学部嘉宾讲座系列:The Cross-Sectional Pricing of Corporate Bonds Using Big Data and Machine Learning
日期 : 2020/12/09 - 2020/12/09
时间 : 14:00 - 15:30
地点 : T2-306
演讲者 :
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20201209 Professor Fuwei JIANG 小


嘉宾介绍

姜富伟教(jiao)授现任(ren)中央财经(jing)大学(xue)金(jin)融工(gong)程(cheng)系主(zhu)任(ren),教(jiao)授、博导、龙(long)马(ma)青年学(xue)者,研(yan)(yan)究领域包括资产定价、行为(wei)金(jin)融、金(jin)融科(ke)技、国(guo)(guo)际金(jin)融等(deng)(deng),在金(jin)融学(xue)国(guo)(guo)际国(guo)(guo)内顶(ding)级期刊Journal of Financial Economics、Review of Financial Studies、《金(jin)融研(yan)(yan)究》、《管理(li)(li)科(ke)学(xue)学(xue)报(bao)》等(deng)(deng)发表(biao)论(lun)文(wen)(wen)30余(yu)篇,主(zhu)持(chi)北京(jing)市和国(guo)(guo)家自然科(ke)学(xue)基金(jin)项目(mu)4项。研(yan)(yan)究成(cheng)果被(bei)ESI评(ping)为(wei)经(jing)济管理(li)(li)类全球前1%最(zui)高被(bei)引用论(lun)文(wen)(wen),被(bei)《哈佛(fo)商业(ye)评(ping)论(lun)》、《清华金(jin)融评(ping)论(lun)》等(deng)(deng)转(zhuan)载,荣获亚洲金(jin)融协会最(zui)佳(jia)论(lun)文(wen)(wen)奖、国(guo)(guo)际财务管理(li)(li)协会最(zui)佳(jia)论(lun)文(wen)(wen)奖等(deng)(deng)众多(duo)国(guo)(guo)际学(xue)术(shu)奖励荣誉。担(dan)任(ren)国(guo)(guo)家自然科(ke)学(xue)基金(jin)通讯评(ping)审、教(jiao)育部学(xue)位(wei)中心(xin)评(ping)审专(zhuan)家、英文(wen)(wen)SSCI来源期刊Annals of Economics and Finance编委和30多(duo)本中英文(wen)(wen)学(xue)术(shu)期刊评(ping)审。


Abstract

We provide a comprehensive study on the cross-sectional predictability of corporate bond returns using big data and machine learning. We examine whether a large set of equity and bond characteristics drive the expected returns on corporate bonds. Using either set of characteristics, we find that machine learning methods substantially improve the out-of-sample predictive power for bond returns, compared to the traditional linear regression models. While equity characteristics produce significant explanatory power for bond returns, their incremental predictive power relative to bond characteristics is economically and statistically insignificant. Bond characteristics provide as strong forecasting power for future equity returns as using equity characteristics alone. However, bond characteristics do not offer additional predictive power above and beyond equity characteristics when we combine both sets of predictors.


活动地点 T2-306 演讲者
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